귀하의 축적된 경험과 디즈니의 경험을 통해 배우십시오. 아무것도 운에 맡기지 말고 데이터에 모든 것을 부여하십시오.

디즈니 테마파크에서는 당연하게 받아들이거나 운에 맡겨지는 것이 없습니다. 특히 줄이 없습니다. 이 회사는 매년 1억 2천백만 명의 방문객¹을 위한 완벽한 “경험” 창출을 위해 열심히 노력하고 있습니다. 디즈니가 거둔 대부분의 성공은 린(Lean) 통합의 핵심 원리인 지속적 개선이라는 개념을 지지하고 있기 때문입니다. 디즈니는 자신들의 모든 추정, 학습 및 변화를 지속적으로 부지런히 테스트하고 이에 대해 도전합니다.

디즈니는 가능한 한 많은 변수를 평가하고 그 결과를 제도화함으로써 수집된 수년간의 데이터에 의지하고 있습니다. 따라서 언제 병목 현상이 발생할지를 알고 있고 이러한 현상이 잘 발생하지 않는 이유 중 하나가 이 때문입니다.

보고 학습하십시오.

팀과 조직은 통합 프로젝트 및 변경 요청에 대해 동일하고 지속적인 주요 개선 사항을 적용할 수 있어야 합니다. 프로파일링으로 시작하십시오. 프로젝트 간의 공통된 요소와 최종 목표를 확인하십시오. 그런 다음 이를 이전 프로젝트의 요소들과 비교하고 과거 프로젝트의 성공을 측정하고, 적용할 수 있는 지식의 양을 확인하십시오. 그리고 더 진행하기에 앞서 본인의 추정을 테스트하십시오.

데이터 프로파일링 및 유효성 검사 프로세스에 주의를 기울이면 미래의 효율성에 대한 엄청난 투자가 될 것입니다. 또한, 문서화 프로세스가 효율적이고 효과적이면 더 많은 가치를 부여하게 될 것입니다. 변경 요청을 검토할 때 의사 결정 및 추정을 이끌어 줄 객관적 데이터를 확보할 수 있고 프로세스도 지속적으로 개선할 수 있을 것입니다.

현실 체크

변경 요청은 그 범위, 복잡성 및 리소스 집중도에 따라 다르며 일반적으로 다음과 같은 4가지 범주로 나뉩니다.

1. 약간의 전문가 도움을 통해 기존 보고서를 구성함으로써 필요로 하는 것을 얻을 수 있는 현업 부서 사용자로부터의 요청.
2. 가령 특정 메트릭스 또는 특성을 추가하도록 메타데이터를 구성하기 위해 비즈니스 인텔리전스(BI) 관리자 또는 슈퍼 사용자의 도움을 필요로 하는 현업 부서 사용자로부터의 요청.
3. 데이터 모델 또는 ETL(추출, 변환, 로드) 로직에 대한 추가 요청.
4. 데이터 웨어하우스에 추가할 새로운 데이터 풀(pull) 또는 새로운 주제 영역에 대한 요청.

이러한 요청을 이행하는 데 소요될 시간, 우선 순위 및 평가해야 할 요소 결정에 소요되는 시간을 측정하려면 다음을 알아야 합니다.

• 어떤 현업 부서 사용자가 요청을 하고 있고 이유는 무엇인가.
• 제안된 변경이 비즈니스에 어떤 영향을 미치고 어떤 의미를 갖는가.
• 해당 요청이 비즈니스의 장기 및 단기 목표 측면에서 다른 요청과 어떻게 비교되는가.

일관된 프로파일링 및 테스트 성공과 메타데이터 지식을 통해 귀하는 보다 굳건한 자신감을 가지고 자동화를 추가할 수 있을 것입니다. 그러면 조직 전체를 지속적인 개선으로 이끌고 가는 속도가 빨라질 것입니다.

지속적 개선의 역할에 대해 자세한 내용을 확인하시려면 차세대 데이터 통합: 데이터 혼란을 획기적인 결과로 변환(The Next-Generation of Data Integration: Transforming Data Chaos into Breakthrough Results)” 백서를 읽어 보십시오.